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Équipe

Signal automatique pour la surveillance, le diagnostic et la biomécanique
Responsable(s) d'équipe : Franck QUAINE, Pierre GRANJON

L'équipe Signal et Automatique pour la surveillance, le diagnostic et la biomécanique SAIGA mène des recherches sur l'analyse et la modélisation des systèmes complexes. Ces travaux portent sur la compréhension, la surveillance, le diagnostic et la sûreté des systèmes industriels, naturels et biomécaniques vivants.

Mots clés : Modélisation, Temps-fréquence, Multi-capteurs, Reconnaissance de formes, Séparation de sources, Modèles biomécaniques, EMG, Mouvement humain, Surveillance, Sûreté, Diagnostic, Pronostic

 

vignette slides SaigaPrésentations de l'équipe :
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THEMATIQUES DE L'EQUIPE

 

Les systèmes complexes étudiés par SAIGA sont les systèmes mécatroniques, les systèmes de production, de transport ou de communication, et les systèmes vivants. Ces systèmes sont parfois distribués. Dans certains cas, les méthodologies développées doivent être autonomes et intégrées, et donc respecter les contraintes des systèmes embarqués. Les 3 thèmes de l’équipe reflètent sa composition et renforcent sa cohérence disciplinaire autour du Signal, de l’Automatique et de la Biomécanique. Cette composition est originale et s’appuie sur la présence de compétences dans ces disciplines au sein même de l’équipe, elle explique l’originalité de nos résultats.

Les applications privilégiées de l’équipe SAIGA sont l’ENERGIE et la SANTE, domaines d’application qui fédèrent l’activité fondamentale de chacun et de chaque thème.




Dernières publications de l'équipe

An ensemble of models for integrating dependent sources of information for the prognosis of the remaining useful life of Proton Exchange Membrane Fuel Cells

Dacheng Zhang, Piero Baraldi, Catherine Cadet, Nadia Yousfi-Steiner, Christophe Bérenguer, et al.. An ensemble of models for integrating dependent sources of information for the prognosis of the remaining useful life of Proton Exchange Membrane Fuel Cells. Mechanical Systems and Signal Processing, Elsevier, 2019, 124, pp.479-501. ⟨https://authors.elsevier.com/a/1YYb739~t0RWPs⟩. ⟨10.1016/j.ymssp.2019.01.060⟩. ⟨hal-02014907⟩

Design of a Low Complexity Interference Detector for LPWA Networks

Chhayarith Heng Uy, Carolynn Bernier, Sylvie Charbonnier. Design of a Low Complexity Interference Detector for LPWA Networks. IEEE I$^2$MTC 2019. IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference, May 2019, Auckland, Australia. 〈cea-01972990〉

A combined mono- and multi-turbine approach for fault indicator synthesis and wind turbine monitoring using SCADA data

Alexis Lebranchu, Sylvie Charbonnier, Christophe Bérenguer, Frédéric Prevost. A combined mono- and multi-turbine approach for fault indicator synthesis and wind turbine monitoring using SCADA data. ISA Transactions, Elsevier, 2019, 87, pp.272-281. ⟨https://authors.elsevier.com/a/1YoIX_RkvSlDJ⟩. ⟨10.1016/j.isatra.2018.11.041⟩. ⟨hal-01965733⟩


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